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高等教育领域数字化综合服务平台
老年人智能陪伴机器人
主要研究内容和目标如下： 给老人情感呵护； 它一款通讯沟通工具，方便老人与家人、医生进行沟通； 简单易用，仅仅需要语音对话，就可交互，完全解放双手； 丰富老人的娱乐生活； 老人的学习工具，老人可通过它学习知识（养生、广场舞、按摩等）； 老人的生活助手； 一键求救； 健康监控伴侣。
西安交通大学
2021-04-11
专家学者齐聚山城 共话学习科学与人工智能如何赋能职业教育
11月16日，学习科学与人工智能赋能职业教育学术交流会在重庆顺利召开。
中国高等教育博览会
2024-12-03
人工智能视觉芯片
人工智能技术飞速发展,我国大体上能够与世界先进国家发展同步。我国拥有自主知识产权的文字识别、语音识别、中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶汽车等很多智能科技成果已进入市场,但是9%以上是软件、算法产品，在人工智能神经网络芯片研发方向上,我国又是落后于美国5-10年左右，可以预见的是,将来我国的人工智能神经网络硬件又将进口大量的IBM、Google、NVIDA、Braodcom等公司的产品,遵循的标准又将按美国的标准,在市场上处于弱势地位。
电子科技大学
2021-04-10
人工智能防疫系统
神兽们一批批“归笼”，对于家长们来说，真是大舒一口气。不过为了孩子们的安全，各个学校可都费尽了心思。为了迎接学生返校，温州大学的南北校区大门口，都装上了人工智能防疫的神器。这套由学校大数据与信息技术研究院自主研发的“人工智能防疫系统”，是学校教师自己的研究成果，为学校即将到来的复学工作奠定基础，做好充分的安全准备。“人工智能防疫系统”是温州大学大数据与信息技术研究院基于数据挖掘技术自主创新研发的智能系统，在传统“亮码+人工核验登记”的通行方式上进行改进升级，与校园大数据、市民卡健康码等数据平台共享，通过人脸识别打造非接触式体征识别与统计管理方式。除此以外，这套系统还结合人流高峰与日常人行、车行、访客管理等多重场景模式，为师生数字化信息后端服务提供有效防疫应用保障，可实现无接触高精度体温检测，精准掌握风险点，降低防控成本、减少感染风险，大大提升防疫管理水平，提前阻断疫情蔓延渠道。此外，这套智能防疫系统可在学校数据库中搜集比对师生基本属性及假期行为数据，通过后台分析算法挖掘和模拟用户画像，自动摸排并动态监测师生异常，为学校相关管理部门提供管理和决策依据，提前做好疫情防护及应急预案工作。温州大学大数据与信息技术研究院成立于2019年10月23日，位于温州市龙湾区浙南云谷，是依托温州市人民政府与中国交通通信信息中心战略合作协议，由交通安全应急信息技术国家工程实验室、温州高新区（浙南科技城）管委会和温州大学共同建设、共同组织管理的研究开发机构。研究院科研主力多为温州大学计算机与人工智能学院博士教师。为保障开学，研究院向温州大学捐赠了两套系统，学校各部门对即将到来的开学潮充分调研，做好了充足准备。
温州大学
2021-04-11
人工智能NLP 引擎
主要研究自然语言处理研究领域的算法和应用实践。涉及语义解析、意图识别、FAQ 问答、多轮对话、知识图谱等关键技术，研究内容包括分词、向量表示、分类等文本预处理技术，以及将自然语言处理核心算法应用落实到智能客服、NLP 引擎、航天空管交互等实际场景中，团队研发的 AI 产品已经跟国内企业、研究所开展了长期合作并动态跟踪，获得了广泛的一致好评。
人工智能 NLP 引擎项目是基于多语种分词、多语种情绪识别、词句关系分析、意图识别、文本聚类等自然语言处理技术实现对海量录音文本的知识挖掘，识别重要信息。为录音服务行业下游业务的分析人员提供分析思路，以便得到多维度、多形式分析结果，将发现转换为可落地的业务决策，这些数据驱动的业务决策，包括客户体验、座席行为、产品改进、风险监测等多个方面，帮助企业改善用户体验、降低成本、提升效率、提升业绩、降低风险等。
1.多语种分词。分词指的是将一个字序列切分成一个一个单独的词，是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。文本在入库时调用接口进行了分词，分词可用于模型的匹配和热词的统计。
2.词句关系分析。根据词句关系接口识别的中心词，然后用中心词进行词频的统计，对于目标样本，统计出高频中心词用来概括目标样本中主要描述的对话内容。
3.意图识别。识别出客户语句的意图，以便进行相应的功能操作、信息推荐等。
4.多语种情绪识别。情绪识别是对包含主观信息的文本进行情感倾向性判断，正向或者负向（如果能提供训练数据集，可以识别更多种类的情绪）。为客户之声下游任务的口碑分析、话题监控、舆情分析等应用提供帮助。目前支持中文、粤语的情绪识别。根据情绪标识，用情绪进行搜索和统计分析。
5.文本聚类。文本聚类将一大段文本中心词和中心词的关联词、近义词生成一个图，用于可视化文本的内容。
6.自定义分词、意图。对分词分词、意图种类进行增删、扩展、微调等。
西安电子科技大学
2022-10-20
人工智能控制湍流
湍流-噪声-振动耦合与控制研究所作为人工智能控制湍流的先驱，结合机器学习方法，开创性地提出并研发具备“思维、创新”能力的人工智能控制湍流平台，并用于湍流射流控制，研究发现文献中从未报道过的湍流结构，其混合速率远超传统方法，主要成果即将在流体力学顶级期刊Journal of fluid mechanics上发表。鉴于该项成果在工程应用的重要前景，获国家自然科学基金“湍流结构的生成演化及作用机理”重大研究计划重点支持项目，亦作
哈尔滨工业大学
2021-04-14
人工智能NLP引擎
（一）项目背景
针对现实场景中，存在需要对服务行业录音文件内容进行详细分析， 但是面对海量录音文件无法仅通过人力资源去逐一分析的弊端，本项目旨 在通过实际应用场景结合计算机和人工智能技术开发一个人工智能 NLP 引 擎，用以解决海量录音文件经过 ASR 转文本后，对录音内容进一步按需分 析，最终得到较为完整的分析结果，以便于企业进一步采取商业策略。
（二）项目简介
人工智能 NLP 引擎项目是基于多语种分词、多语种情绪识别、词句关 系分析、意图识别、文本聚类等自然语言处理技术实现对海量录音文本的 知识挖掘，识别重要信息。为录音服务行业下游业务的分析人员提供分析 思路，以便得到多维度、多形式分析结果，将发现转换为可落地的业务决策，这些数据驱动的业务决策，包括客户体验、座席行为、产品改进、风 险监测等多个方面，帮助企业改善用户体验、降低成本、提升效率、提升 业绩、降低风险等。
（三）关键技术
1.多语种分词。分词指的是将一个字序列切分成一个一个单独的词，是 将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。文本在入库时 调用接口进行了分词，分词可用于模型的匹配和热词的统计。
2.词句关系分析。根据词句关系接口识别的中心词，然后用中心词进行 词频的统计，对于目标样本，统计出高频中心词用来概括目标样本中主要 描述的对话内容。
3.意图识别。识别出客户语句的意图，以便进行相应的功能操作、信息 推荐等。
4.多语种情绪识别。情绪识别是对包含主观信息的文本进行情感倾向性 判断，正向或者负向（如果能提供训练数据集，可以识别更多种类的情绪）。为客户之声下游任务的口碑分析、话题监控、舆情分析等应用提供帮助。目前支持中文、粤语的情绪识别。根据情绪标识，用情绪进行搜索和统计 分析。
5.文本聚类。文本聚类将一大段文本中心词和中心词的关联词、近义词 生成一个图，用于可视化文本的内容。
6.自定义分词、意图。对分词分词、意图种类进行增删、扩展、微调等。
西安电子科技大学
2023-07-20
人工智能实验平台
汇萃人工智能实训平台采用了先进的模块化设计理念，创新性的将 python 编程、机器学习理论和方法、深度学习框架与工具等实验课程与机器人引导、机器视觉实训、人脸识别、语音识别等实践课程融合到一个平台，既有理论知识的学习，更有实践操作的体验。
平台集中展现了当前人工智能技术的主要应用场景，为培养人工智能领域人才的专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉提供了创新性的学习工具。同时，通过调整模块配置，平台还可做为智能制造领域专业训练平台，培养学生具备应对未来制造业及其它领域应用中对各种高速定位、测量、识别及检测等的专业技能要求。
// 输入电源：AC220V±10％ 50Hz// 工作环境：温度：-10 ～ 50℃，湿度≤ 90% 无水珠凝结// 外形尺寸：1500mm×900mm×700mm( 长 × 宽 × 高 )// 平台重量：220kg//额定功率：≤ 3.5KW//安全保护：急停按钮，漏电保护 , 光栅保护，接地保护
“一台多用，专业培养、灵活搭载、高效低价”，
这正是汇萃人工智能实训平台的最大特点。
杭州汇萃智能科技有限公司
2021-12-28
智能机器人与智能制造系统
依托学校与烟台拓伟智能科技股份有限公司联合北京理工大学、中国科学院电子所、北京京仪自动化研究总院共建的烟台智能技术应用联合创新研究院，开发了系列具有自主知识产权的智能机器人产品和智能制造系统，其中“4-6自由度关节型工业机器人”可负载7kg-200kg；自主视觉引导+二维码定位的AGV，两轮差动、麦克纳姆轮全向，可负载20kg-2000kg。利用自主研发的全向无轨堆垛机、AGV、工业机器人等，在自主研发MES、车管调度、WMS系统监控下完成一系列智能制造和组装，打造了“汽车制动油泵壳体智能制造系统”“智能精密铸造工厂”等一批系统集成示范项目。
为服务烟台苹果产业高质量发展，研究院制定了烟台红富士苹果等级分选省级标准，研发了无损伤智能分选与包装及冷风库智能监管系统、该系统包括智能信息采集与分级子系统、智能输送调度子系统、苹果排面子系统、机器人智能装箱子系统，整线状态监测与数据库子系统。该系统采用人工智能及深度学习技术，有效结合近红外光谱与计算机视觉技术，完成苹果糖度、色泽、果形、霉心病、果锈、重量等21项指标检测，根据检测结果和新的分级标准，对苹果重新进行分类分级，检测准确率达到95%以上，分选效率2个/秒，磕碰率控制在1%以下，装箱速度达到1个/秒。通过该系统，开展苹果大数据信息采集工作，建立种植-加工-储存-销售全链条标准化苹果大数据综合运营平台，现从苹果单一价值到资源价值的跨越，从而促进苹果产业转型升级，高质量发展。
鲁东大学
2021-05-11
智能疫情防控机器人
上海交通大学电子信息与电气工程学院俞凯教授联合苏州思必驰信息科技有限公司开发了“疫情防控机器人”。依托语音识别、合成、理解和对话管理等人工智能（AI）技术，结合新研发的疫情排查对话逻辑和话术，机器人根据设定向社区居民主动宣教疫情防控知识，遇不适居民还会提醒就医。 2020年1月27日起，“疫情防控机器人”供社区和有关部门免费使用，已为江苏、山东、重庆、湖北、北京、浙江、四川、湖南、上海等多地提供服务，对话机器人自动接通10余万户，访问结果直接生成数据报表供社区。
上海交通大学
2021-04-10